Uji Normalitas Uji Heteroskedastisitas

E. Deskripsi Variabel Penelitian

1. Analisisi Uji Instrumen

a. Uji Validitas

Uji validitas digunakan untuk mengukur sah valid atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkap sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut Pebrianti, 2013: 15. Uji validitas dihitung dengan membandingkan nilai r hitung correlated item-total correlation dengan nilai r table . Jika r hitung r table dan nilai positif maka butir atau pertanyaan tersebut dinyatakan valid Ghozali dalam Prebianti, 2013: 15. Pada hasil spss, table 4.11 diperoleh bahwa semua indikator yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini mempunyai koefisien korelasi yang lebih besar dari r table = 0.198 nilai r tabel untuk n=100, sehingga semua indikator tersebut adalah valid. b. Uji Realiabilitas Uji reliabilitas adalah data untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk Pebrianti, 2013: 15. Jika jawaban yang diberikan responden stabil dari waktu kewaktu, maka kuesiner tersebut dapat dikatakan reliable atau handal. SPSS mampu mengukur realibilitas dengan uji statistik Cronbach Alpha α. Suatu konstruk atau variabel dikatan reliable jika memberikan nilai Cronbach Alpha α 0,60 Ghozali dalam Pebrianti, 2013:15. Hasil tersebut menunjukkan bahwa semua variabel mempunyai Cronbach Alpha yang cukup besar yaitu di atas 0.60 sehingga dapat dikatakan semua konsep pengukur masing-masing variabel dari kuesioner adalah reliabel sehingga untuk selanjutnya item-item pada masing-masing konsep variabel tersebut layak digunakan sebagai alat ukur.

2. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, dependent variable dan independent variabel keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal Ghozali, 2001. Dari hasil uji normalitas tersebut diketahui nilai Asymp.Sig.2-tailed mempunyai nilai 0,611; 0,071; 0,055; 0,174; 0,164; dan 0,161 0.05, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pada pengujian ini data berdistribusi normal. b. Uji Mulikolinearitas Uji ini bertujuan untuk mengetahui antara variabel independen yang satu dengan independen yang lain dalam regresi saling berhubungan secara sempurna atau mendekati sempurna. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dalam model regresi adalah melihat nilai tolerance dan lawannya variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas lainnya. Nilai cut off yang umumnya digunakan adalah tolerance 0,10 sama dengan nilai VIF di bawah 10. Dari hasil spss pada tabel 4.14 ditunjukkan bahwa nilai tolerance variabel bukti fisik X 1 , Keandalan X 2 , Daya Tanggap X 3 , Jaminan X 4 dan Empati X 5 tidak ada yang kurang dari 0,10. Di samping itu pada nilai varian inflation factor VIF tidak ada nilai yang melebihi dari angka 10. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa model tidak terdapat gejala multikolinearitas.

c. Uji Heteroskedastisitas

Ghozali 2011: 139 menyimpulkan uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan Uji Park diperoleh nilai Signifikansi Sig. X 1 = 0,115, X 2 = 0,085, X 3 = 0,096, X 4 = 0,134 dan X 5 = 0.071 0,05 yang berarti tidak terjadi heteroskedastisitas antara nilai residual sehingga model regresi tersebut dapat disimpulkan bahwa di dalamnya tidak terjadi heteroskedastisitas. 3. Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh bukti fisik, kehandalan, daya tanggap, jaminan dan empati terhadap kepuasan pelanggan dalam menggunakan jasa PT. Mellennium Pharmacon International, tbk. Dari hasil tersebut apabila ditulis dalam bentuk Unstandardized dari persamaan regresinya adalah sebagai berikut : Y = 10.188 + 0,165 X 1 + 0,158 X 2 + 0,346 X 3 + 0,630 X 4 + 0,394 X 5 + e 0,000 0,039 0,048 0,040 0,005 0,038 Dari persamaan regresi tersebut dapat dipresentasikan sebagai berikut : 1. Variabel X 1 Bukti Fisik Koefisien X 1 sebesar 0,165 artinya jika variable X 1 ditambahkan satu variable maka, nilai variable Y akan bertambah sebesar 0,165. Hal ini menunjukkan Kualitas Pelayanan berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan. 2. Variabel X 2 Keandalan Koefisien X 2 sebesar 0,158 artinya jika variable X 2 ditambahkan satu variable maka, nilai variable Y akan bertambah sebesar 0,158. Jadi, Keandalan berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan. 3. Variabel X 3 Daya Tanggap Koefisien X 3 sebesar 0,346 artinya jika variable X 3 ditambahkan satu variable maka, nilai variable Y akan bertambah sebesar 0,346. Maka dari itu, Daya Tanggap berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan. 4. Variabel X 4 Jaminan Koefisien X 4 sebesar 0,630 artinya jika variable X 4 ditambahkan satu variable maka, nilai variable Y akan bertambah sebesar 0,630. Maka dari itu, Jaminan berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan. 5. Variabel X 5 Empati Jika variable X 5 ditambahkan satu variable maka, nilai variable Y akan bertambah sebesar 0,394. Maka dari itu, Empati berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan.

4. Koefisien Determinasi R